leetcode [146] LRU缓存机制

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运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。

获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。

进阶:

你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？

示例:

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );

cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
cache.get(1);       // 返回  1
cache.put(3, 3);    // 该操作会使得密钥 2 作废
cache.get(2);       // 返回 -1 (未找到)
cache.put(4, 4);    // 该操作会使得密钥 1 作废
cache.get(1);       // 返回 -1 (未找到)
cache.get(3);       // 返回  3
cache.get(4);       // 返回  4

hash+双向链表，保证查询和插入删除都是常数级别，双向链表使用头尾哨兵简化逻辑。

class Node:
    def __init__(self, key, value):
        self.key = key
        self.value = value
        self.next = None
        self.pre = None

class DoubleList:
    def __init__(self):
        self.head = Node(0, 0)
        self.end = Node(0, 0)
        self.head.next = self.end
        self.end.pre = self.head

    def insert(self, key, value):
        node = Node(key, value)
        node.next = self.head.next
        node.pre = self.head
        node.next.pre = node
        self.head.next = node
        return node

    def remove(self, node):
        node.pre.next = node.next
        node.next.pre = node.pre

    def remove_last(self):
        node = self.end.pre
        key = node.key
        node.pre.next = self.end
        self.end.pre = node.pre
        return key

class LRUCache:

    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.hash_dict = {}
        self.list = DoubleList()

    def get(self, key: int) -> int:
        if key in self.hash_dict:
            value = self.hash_dict[key].value
            self.list.remove(self.hash_dict[key])
            self.hash_dict[key] = self.list.insert(key, value) 
            return value
        return -1

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self.hash_dict:
            self.list.remove(self.hash_dict[key])
            self.hash_dict[key] = self.list.insert(key, value)
            return
        if len(self.hash_dict) < self.capacity:
            self.hash_dict[key] = self.list.insert(key, value)
        else:
            del self.hash_dict[self.list.remove_last()]
            self.hash_dict[key] = self.list.insert(key, value)

来自有人在leetcode提交的解法，直接借助OrderedDict完成功能。

from collections import OrderedDict
class LRUCache(OrderedDict):

    def __init__(self, capacity):
        """
        :type capacity: int
        """
        self.capacity = capacity

    def get(self, key):
        """
        :type key: int
        :rtype: int
        """
        if key not in self:
            return -1
        self.move_to_end(key)
        return self[key]

    def put(self, key, value):
        """
        :type key: int
        :type value: int
        :rtype: None
        """
        if key in self:
            self.move_to_end(key)
        self[key] = value
        if len(self) > self.capacity:
            self.popitem(last = False)